(57)【要約】 【課題】ＡＤＣで用いられる最適な画像処理パラメータを決定するために要する調整者の労力の低減をはかる。【解決手段】調整者は、画像処理パラメータ設定画面１００の画面上でＡＤＣの分類シーケンスに利用したい複数の画像処理パラメータとその調整値範囲を選択設定するだけで、欠陥分類装置１０側で、選択設定した複数の画像処理パラメータ１１１〜１１３の調整値の全組み合わせに対して画像処理を実行し、その分類処理結果に基づいて、最適な組み合わせパターンを推奨パラメータとして、調整者に提案する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料を撮像して検出した欠陥群の画像に、欠陥属性を表す分類クラスを登録する分類クラス登録ステップ、
欠陥群の画像を自動分類処理する際に利用したい画像処理パラメータの種別全部とその調整値範囲を設定する画像処理パラメータ設定ステップ、
前記分類クラス登録ステップで分類クラスを登録した欠陥群の画像について、該画像処理パラメータ設定ステップで設定された種別の画像処理パラメータとその調整値範囲をもとに得た画像処理パラメータ設定値群を用いて、画像処理及び欠陥の分類処理を実行し、当該画像処理結果及び欠陥の分類処理結果を蓄積する処理実行ステップ、
該処理実行ステップで取得された欠陥の分類処理結果を画像処理パラメータ設定値群別に、前記分類クラス登録ステップで登録した欠陥群の対応画像の分類クラスと照合し、当該照合結果に基づいて、最適パラメータとして一の画像処理パラメータ設定値群の画像処理パラメータ設定値を決定する最適パラメータ決定ステップ、
を有することを特徴とする画像分類方法。
【請求項２】
前記最適パラメータ決定ステップは、該処理実行ステップで取得された欠陥の分類処理結果を画像処理パラメータ設定値群別に、前記分類クラス登録ステップで登録した欠陥群の対応画像の分類クラスと照合し、最も照合結果の一致性が高い一の画像処理パラメータ設定値群の画像処理パラメータ設定値を決定する
ことを特徴とする請求項１記載の画像分類方法。
【請求項３】
前記最適パラメータ決定ステップは、該処理実行ステップで取得された欠陥の分類処理結果を画像処理パラメータ設定値群別に、前記分類クラス登録ステップで登録した欠陥群の対応画像の分類クラスと照合し、画像処理パラメータ設定値群毎の照合結果を報知する照合結果報知ステップ
を含むことを特徴とする請求項１記載の画像分類方法。
【請求項４】
前記最適パラメータ決定ステップは、
該処理実行ステップで取得された欠陥の分類処理結果を画像処理パラメータ設定値群別に、前記分類クラス登録ステップで登録した欠陥群の対応画像の分類クラスと照合し、画像処理パラメータ設定値群毎の照合結果を報知する照合結果報知ステップ、
該照合結果報知ステップにより照合結果が報知された画像処理パラメータ設定値群の中から一の画像処理パラメータ設定値群の画像処理パラメータ設定値を選択するパラメータ選択ステップ、
からなることを特徴とする請求項１記載の画像分類方法。
【請求項５】
試料を撮像して検出した欠陥群の画像に、欠陥属性を表す分類クラスを登録する分類クラス登録ステップ、
欠陥群の画像を自動分類処理する際に利用したい画像処理パラメータの種別全部とその調整値範囲を設定する画像処理パラメータ設定ステップ、
前記分類クラス登録ステップで分類クラスを登録した欠陥群の画像について、該画像処理パラメータ設定ステップで設定された種別の画像処理パラメータとその調整値範囲をもとに得た画像処理パラメータ設定値群を用いて、画像処理及び欠陥の分類処理を実行し、当該画像処理結果及び欠陥の分類処理結果を蓄積する処理実行ステップ、
該処理実行ステップで取得された欠陥の分類処理結果を画像処理パラメータ設定値群別に、前記分類クラス登録ステップで登録した欠陥群の対応画像の分類クラスと照合し、当該照合結果に基づいて、最適パラメータとして一の画像処理パラメータ設定値群の画像処理パラメータ設定値を決定する最適パラメータ決定ステップ、
欠陥を分類する対象の画像群を被分類データとして設定する被分類データ設定ステップ、
該被分類データ設定ステップで設定された被分類データの画像群について、前記最適パラメータ決定ステップで最適パラメータに決定された一の画像処理パラメータ設定値群を用いて、画像処理及び欠陥の分類処理を実行し、当該画像処理結果及び欠陥の分類処理結果を蓄積する自動欠陥分類処理ステップ、
を有することを特徴とする画像分類方法。
【請求項６】
試料を撮像して検出した欠陥群の画像に、欠陥属性を表す分類クラスを登録する分類クラス登録ステップ、
欠陥群の画像を自動分類処理する際に利用したい画像処理パラメータの種別全部とその調整値範囲を設定する画像処理パラメータ設定ステップ、
前記分類クラス登録ステップで分類クラスを登録した欠陥群の画像について、該画像処理パラメータ設定ステップで設定された種別の画像処理パラメータとその調整値範囲をもとに得た画像処理パラメータ設定値群を用いて、画像処理及び欠陥の分類処理を実行し、当該画像処理結果及び欠陥の分類処理結果を蓄積する処理実行ステップ、
該処理実行ステップで取得された欠陥の分類処理結果を画像処理パラメータ設定値群別に、前記分類クラス登録ステップで登録した欠陥群の対応画像の分類クラスと照合し、当該照合結果に基づいて、最適パラメータとして一の画像処理パラメータ設定値群の画像処理パラメータ設定値を決定する最適パラメータ決定ステップ、
前記画像処理パラメータ設定ステップ、前記処理実行ステップ、及び前記最適パラメータ決定ステップを、予め定められた条件別に実行し、当該条件別の各最適パラメータを各教示データとして取得する教示データ取得定ステップ、
欠陥を分類する対象の画像群を被分類データとして設定する被分類データ設定ステップ、
該被分類データ設定ステップで設定された被分類データの画像群について、前記教示データ設定ステップでそれぞれ教示データとして取得された最適パラメータ別に、画像処理及び欠陥の分類処理を実行し、当該最適パラメータ別の欠陥の分類処理結果を統合して被分類データについての最終的な欠陥の分類処理結果を算出する自動欠陥分類処理ステップ、
を有することを特徴とする画像分類方法。
【請求項７】
前記教示データ取得定ステップにおける予め定められた条件は、予め定められた所定の欠陥、又は前記分類クラス登録ステップにおける欠陥群の画像の撮像条件の中のいずれか一方である
ことを特徴とする請求項６記載の画像分類方法。
【請求項８】
画像処理パラメータとして複数の教示データを指定する教示データ指定ステップ、
分類する対象の画像群を被分類データとして設定する被分類データ設定ステップ、
該被分類データ設定ステップで設定された被分類データの画像群について、前記教示データ指定ステップで指定された教示データ別に、画像処理及び欠陥の分類処理を実行し、当該教示データ別の分類処理結果を統合して被分類データについての最終的な分類処理結果を算出する自動分類処理ステップ、
を有することを特徴とする画像分類方法。
【請求項９】
試料を撮像して検出した欠陥群の画像に、欠陥属性を表す分類クラスを登録する分類クラス登録手段と、
欠陥群の画像を自動分類処理する際に利用したい画像処理パラメータの種別全部とその調整値範囲を設定する画像処理パラメータ設定手段と、
前記分類クラス登録手段によって分類クラスを登録した欠陥群の画像について、該画像処理パラメータ設定手段で設定された種別の画像処理パラメータとその調整値範囲をもとに得た画像処理パラメータ設定値群を用いて、画像処理及び欠陥の分類処理を実行し、当該画像処理結果及び欠陥の分類処理結果を蓄積する画像処理及び分類処理手段と、
該画像処理及び分類処理手段によって取得された欠陥の分類処理結果を画像処理パラメータ設定値群別に、前記分類クラス登録ステップで登録した欠陥群の対応画像の分類クラスと照合し、当該照合結果に基づいて、最適パラメータとして一の画像処理パラメータ設定値群の画像処理パラメータ設定値を決定する最適パラメータ決定手段と、
を有することを特徴とする画像分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工業製品の画像を自動分類する方法及び装置に関するものであって、特に半導体製品の製造プロセス中で発生した異物やパターン欠陥等を撮像した欠陥画像を自動分類する際に用いて好適な画像分類方法及び画像分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、半導体製品の製造過程では、製造装置で発生した異物等による半導体形成パターンのショートや断線欠落等によって、製品歩留まりが低下するおそれがある。そこで、半導体製品の製造では、製品に生じた欠陥の発生原因を早期に特定し、対策を施すことが、製品歩留まりを向上させる上で重要になっている。
【０００３】
このため、半導体ウェーハ外観検査装置による検査後に、検査時に得られた欠陥部の画像を解析して自動的に欠陥を分類する、あるいは検査後に欠陥部のより詳細な画像をレビュー装置で再撮像してこの画像を自動的に分類するといったＡＤＣ（Automatic Defect Classification；自動欠陥分類）が実施されている。そして、このＡＤＣによる分類結果をもとに欠陥の発生原因を早期に突き止め、その対策を行うことによって、製品歩留まりを向上させる取り組みが行われている。
【０００４】
ところで、欠陥を自動的に分類するためには、特開２００４−２９５８７９号公報（特許文献１）に記載されているように、ＡＤＣの実施前に、分類クラスが既知である欠陥サンプル（欠陥画像）をもとにして、欠陥の分類基準を予め設定しておく必要がある。
【０００５】
この欠陥の分類基準としては、ルール形によるもの、教示形によるもの、さらにこのルール形と教示形とを組み合わせたものが知られている。ルール形によるものは、欠陥サンプルの画像より抽出した欠陥の明るさや形状等といった複数の画像特徴量それぞれによって規定される欠陥の特徴を、予め定められたルールに基づいて欠陥クラスに対応させて分類しておくものである。また、教示形によるものは、欠陥の特徴の各項目をそれぞれスカラー値で表して、この複数のスカラー値をまとめて多次元ベクトル化し、この多次元ベクトルにより形成される多次元空間における欠陥クラスの分布をもとに分類しておくものである。
【０００６】
そして、ルール形による欠陥の分類基準を作成するためには、欠陥の特徴を規定する幾つかの画像特徴量それぞれに関して判定閾値を設定しておくことが一般に必要であり、教示形による欠陥の分類基準を作成するためには、多次元空間における欠陥クラスの分布を求めることが必要になる。
【０００７】
例えば、ルール形による欠陥の分類基準の作成に関しては、特開２００１−３３１７８４号公報（特許文献２）に記載されている方法があり、教示形による欠陥の分類基準の作成に関しては、特開２００１−２５６４８０号公報（特許文献３）にその分類方法と教示方法が記載されている。さらに、これらルール形と教示形とを組み合わせた欠陥の分類基準の作成に関しては、特開２００１−１３５６９２号公報（特許文献４）に記載されている。
【０００８】
また、画像処理では、特開２００１−１８８９０６号公報（特許文献５）に記載されているように、通常、その処理に用いられる画像処理パラメータの値によって、同一の撮像対象であっても、異なる画像処理結果が得られる。すなわち、画像処理によって求められる欠陥の大きさ，形状等の特徴量は、画像処理パラメータの値の違いによって、その値が変化することが知られている。例えば、特開平８−２１８０３号公報（特許文献６）に記載されているように、欠陥の大きさ（面積）等といった複数の特徴量を画像処理によって抽出し、その特徴量を用いて分類処理を行うものにあっては、画像の２値化処理により、画像内でその閾値よりその階調値が大きい部分、つまり閾値よりも明るい部分の面積が、その欠陥の面積を表すものと規定して画像処理を行った場合は、２値化処理における２値化しきい値の与え方によって、算出される欠陥の面積値が変化してしまう。
【０００９】
【特許文献１】特開２００４−２９５８７９号公報
【特許文献２】特開２００１−３３１７８４号公報
【特許文献３】特開２００１−２５６４８０号公報
【特許文献４】特開２００１−１３５６９２号公報
【特許文献５】特開２００１−１８８９０６号公報
【特許文献６】特開平８−２１８０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
そこで、上述したように、面積等の複数の特徴量を画像処理によって抽出し、その特徴量を用いて製品に生じた欠陥又はその欠陥画像を自動的に分類するＡＤＣを行う場合は、その分類精度を上げるために、予め人手により最適となる画像処理パラメータを調整しておく必要があった。特に、半導体の製造工程で生じる欠陥の種類は、例えば、露光工程とエッチング工程といったようにその製造工程毎に違いが見られ、加えて、その製造工程数は、製品により異なるものの、数十から数百まである。
【００１１】
そのため、ＡＤＣを行う場合には、分類対象となる半導体製品の、製造工程毎に各工程で検出される欠陥に応じた、最適な画像処理パラメータを人手により調整設定しなければならない。しかし、その調整設定作業は、上記したような多数の半導体製造工程の中から予め選択した数工程のみについて欠陥検査を行う場合であっても、製造工程毎に画像処理パラメータを人手により調整するのは調整者にとって多大な労力を必要とし、欠陥画像の自動分類すなわちＡＤＣを行う上での大きな課題になっていた。
【００１２】
また、同品種・同工程の半導体ウェーハであっても、検査装置の撮像条件（例えば倍率）により、最適な画像処理パラメータは異なってしまうことが一般的であった。このため、既に取得済の欠陥分類が既知の欠陥画像群の中から、今回の自動欠陥分類作業における教示データとしてふさわしいと判断する欠陥画像を寄せ集めた教示データを作成すると、欠陥画像相互の撮像条件の違いから、最適な画像処理パラメータを設定することが困難であるという問題点もあった。
【００１３】
本発明は、上述した問題点を鑑みなされたものであって、ＡＤＣを行うに際して、最適な画像処理パラメータを決定するために要する調整者の労力の低減をはかるとともに、煩わしい画像処理パラメータの調整を意識させることなく、ＡＤＣに用いる教示データを調整者が作成することができ、被分類パラメータを分類することができる画像分類方法及び画像分類装置を提供することを目的とする。
【００１４】
また、本発明は、既に取得済の欠陥分類が既知の欠陥画像群の中から、欠陥画像相互の撮像条件の違いにかかわらず、最適な画像処理パラメータを設定することができる画像分類方法及び画像分類装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上述した課題を解決するために、本発明の画像分類方法は、試料を撮像して検出した欠陥群の画像に、欠陥属性を表す分類クラスを登録する分類クラス登録ステップ、欠陥群の画像を自動分類処理する際に利用したい画像処理パラメータの種別全部とその調整値範囲を設定する画像処理パラメータ設定ステップ、分類クラス登録ステップで分類クラスを登録した欠陥群の画像について、画像処理パラメータ設定ステップで設定された種別の画像処理パラメータとその調整値範囲をもとに得た画像処理パラメータ設定値群を用いて、画像処理及び欠陥の分類処理を実行し、当該画像処理結果及び欠陥の分類処理結果を蓄積する処理実行ステップ、処理実行ステップで取得された欠陥の分類処理結果を画像処理パラメータ設定値群別に、分類クラス登録ステップで登録した欠陥群の対応画像の分類クラスと照合し、当該照合結果に基づいて、最適パラメータとして一の画像処理パラメータ設定値群の画像処理パラメータ設定値を決定する最適パラメータ決定ステップ、を有することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明の画像分類方法は、さらに、欠陥を分類する対象の画像群を被分類データとして設定する被分類データ設定ステップ、被分類データ設定ステップで設定された被分類データの画像群について、最適パラメータ決定ステップで最適パラメータに決定された一の画像処理パラメータ設定値群を用いて、画像処理及び欠陥の分類処理を実行し、当該画像処理結果及び欠陥の分類処理結果を蓄積する自動欠陥分類処理ステップ、を有することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の画像分類方法は、画像処理パラメータとして複数の教示データを指定する教示データ指定ステップ、分類する対象の画像群を被分類データとして設定する被分類データ設定ステップ、被分類データ設定ステップで設定された被分類データの画像群について、教示データ指定ステップで指定された教示データ別に、画像処理及び欠陥の分類処理を実行し、当該教示データ別の分類処理結果を統合して被分類データについての最終的な分類処理結果を算出する自動分類処理ステップ、を有することを特徴とする。
また、本発明の画像分類装置は、これら画像分類方法を適用した画像分類装置である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ＡＤＣを行うに際して、最適な画像処理パラメータを決定するために要する調整者の労力を大幅に低減することができ、調整者は、煩わしい画像処理パラメータの調整を意識することなく、ＡＤＣに用いる教示データを作成することができる。
【００１９】
また、教示画像数の少なさによる性能低下や、教示データをかき集めたことによる画像処理パラメータの調整の困難さを解決し、さらにより詳細な分類を安定的に実現することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本発明の画像分類方法及び画像分類装置の実施の形態について、半導体ウェーハに生じた欠陥を分類する欠陥分類装置を例に、図面に基づいて説明する。
【００２１】
＜第１の実施の形態＞
図１は、本発明の画像分類方法及び画像分類装置の第１の実施の形態としての、欠陥分類装置の構成図である。
【００２２】
欠陥分類装置１０は、ＡＤＣ制御部１１と、入力部１２と、表示部１３と、データ格納部１４とを備えて構成されている。本実施の形態では、欠陥分類装置１０は、レビュー装置としての電子顕微鏡装置３０とデータ接続された構成になっている。
【００２３】
ＡＤＣ制御部１１は、試料を撮像して検出した欠陥群の画像データを電子顕微鏡装置３０から取り込み、データ格納部１４に格納する。また、ＡＤＣ制御部１１は、このデータ格納部１４に格納した欠陥群の画像データそれぞれについて、画像処理や分類処理等といった各種処理を実行する。その際、ＡＤＣ制御部１１は、欠陥分類装置１０のデータ格納部１４をはじめとする各部の作動制御も行う。
【００２４】
入力部１２は、例えば表示部１３の画面上に表示された案内にしたがって、ＡＤＣ制御部１１がＡＤＣを始めとする各種処理を実行する上で、必要な情報等を入力するためのものである。
【００２５】
表示部１３は、ＡＤＣ制御部１１が電子顕微鏡装置３０から取り込みデータ格納部１４に格納した欠陥群の画像データに基づく欠陥画像や、各種データ及び操作案内等を表示出力するためのものである。
【００２６】
データ格納部１４は、欠陥群の画像情報、画像処理結果、分類処理結果等といった各種データを記憶するとともに、調整者によって設定されたＡＤＣで用いる最適な画像処理パラメータ等を記憶保持する。
【００２７】
一方、上述した構成の欠陥分類装置１０とデータ接続されているレビュー装置としての電子顕微鏡装置３０は、試料室３１と、電子光学系３２とを備えた構成になっている。
【００２８】
試料室３１は、試料３４すなわちこの場合はレビュー対象の半導体ウェーハ３４が観察の際に搭載されるステージ（試料台）３３をその筐体内部に備え、観察時には筐体室内が低真空度に維持される構成になっている。
【００２９】
電子光学系３２は、電子線源で生成された電子線を、試料室３１内のステージ３３上に搭載されたレビュー対象の半導体ウェーハ３４の加工面に照射制御する。そして、電子光学系３２は、この半導体ウェーハへの電子線照射で生成された二次電子や反射電子を検出し、その検出出力をデジタルデータに変換して画像生成部に供給し、試料面すなわちレビュー対象の半導体ウェーハの加工面に生じた欠陥群の２次元画像データ（欠陥画像群）を生成する。この生成されたレビュー対象の半導体ウェーハの加工面に生じた欠陥群の２次元画像データは、欠陥群の画像データとして、電子顕微鏡装置３０とデータ接続されている欠陥分類装置１０に供給される。
【００３０】
次に、上述した欠陥分類装置１０に適用される画像処理パラメータの決定方法について説明する。
【００３１】
図２は、本実施の形態の欠陥分類装置によるＡＤＣの分類シーケンスのフローチャートである。
【００３２】
まず、ステップＳ１０では、欠陥分類装置１０によるＡＤＣに用いる分類基準の設定を行うために、手作業による欠陥画像群の目視分類作業を実施する。ここでは、ＡＤＣ制御部１１は、事前の検査によってデータ格納部１４に収集されている欠陥画像群の欠陥画像それぞれを表示部１３に順次表示し、調整者に目視で評価を行わせ、入力部１２の操作によってその欠陥画像（又は欠陥画像で表された欠陥）それぞれの分類先を登録する。
【００３３】
ここで、この欠陥画像それぞれの分類先としては、半導体ウェーハのパターンの場合を例に説明すると、例えば、パターン表面に異物が付着した「異物」、パターンがその途中で欠落してしまっている「断線」、パターンの表面に引っかき傷が生じてしまっている「引っかき傷」、及び隣接する相互に独立したパターン同士が接続されてしまっている「短絡」、等といった欠陥属性がある。
【００３４】
調整者は、目視で、表示部１３に表示される欠陥画像群の欠陥画像それぞれがいずれの欠陥属性に該当するかを評価し、該当する欠陥属性の分類クラス情報を目視分類クラス情報として登録する。
【００３５】
その際、調整者によって登録された欠陥画像の目視分類クラス情報は、ＡＤＣ制御部１１によって、当該欠陥画像若しくは当該欠陥画像中の欠陥箇所に識別のために付されている欠陥ＩＤと対応させて、データ格納部１４に記憶される。
【００３６】
次に、ステップＳ２０では、ＡＤＣの分類シーケンスに利用したい画像処理パラメータを設定する。
【００３７】
この画像処理パラメータの設定は、ＡＤＣの分類シーケンスの中での重要作業である。なぜなら、欠陥画像を正確に自動分類するためには、欠陥の情報を正確に把握する必要があり、この欠陥の情報を正確に算出するためには、例えば、凹凸閾値，検出感度，ノイズ除去閾値等といった、欠陥の特徴量を算出するための複数の画像処理パラメータ設定値からなる画像処理パラメータ設定値群を、予め適切に調整しておく必要があるためである。
【００３８】
しかしながら、この画像処理パラメータは、同品種・同工程のウェーハであっても、検査装置の撮像条件（例えば倍率）により、ＡＤＣで使用する最適な画像処理パラメータは異なってしまうことが一般的で、このため、既に欠陥分類クラスが取得済で既知の欠陥画像群の中から、今回の自動欠陥分類作業における教示データとしてふさわしいと判断する欠陥画像を寄せ集め、今回の自動欠陥分類作業に用いる教示データを作成しても、欠陥画像相互の撮像条件の違いから、この教示データの適性を引き出す最適な画像処理パラメータを設定するのは困難であった。また、画像処理パラメータは画像の撮像条件（例えば倍率）にも影響を受け易く、同品種で，同工程によって製造された試料であっても調整の必要が生じる場合があり、画像処理パラメータの調整は、調整者にとってその作業負荷が甚大なものになっていた。
【００３９】
これを配慮し、本実施の形態の欠陥分類装置１０では、図３に示すようにして、複数の画像処理パラメータ設定値からなる画像処理パラメータ設定値群の調整を行える構成になっている。なお、その説明にあたっては、理解容易のため、個別の画像処理パラメータ設定値として凹凸閾値，検出感度，ノイズ除去閾値の３つを有する画像処理パラメータ設定値群を例に、画像処理パラメータの調整について説明する。
【００４０】
図３は、本実施の形態の欠陥分類装置における画像処理パラメータ設定画面の一実施例の構成図である。
【００４１】
画像処理パラメータ設定画面１００は、入力部１２の所定操作に基づきマニュアルで、又はステップＳ１０のＡＤＣに用いる分類基準の登録完了に基づいて自動的に、ＡＤＣ制御部１１によって表示部１３に表示される。
【００４２】
図示の例では、画像処理パラメータ設定画面１００は、パラメータ名称欄１１０，基準値欄１２０，設定値欄１３０，全選択欄１４０，画像処理開始部１５０，及び終了部１６０を有したＯＳＤ（On Screen Display）画面で構成されている。
【００４３】
パラメータ名称欄１１０は、調整を要する画像処理パラメータの項目（すなわち個別の画像処理パラメータ設定値の名称）を表示するもので、本実施例の場合は、凹凸閾値１１１，検出感度１１２，ノイズ除去閾値１１３といった項目（画像処理パラメータ設定値）が設けられている。
【００４４】
基準値欄１２０は、個別の画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３に対応して予めデフォルト値として設定されている調整値（基準値）を表示するためのもので、本実施例の場合は、各画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３とも、予め中間レベルの“２”が設定され、表示されている状態を示している。
【００４５】
設定値欄１３０、画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３それぞれに関しての調整値を設定入力するためのもので、本実施例では、画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３とも、それぞれの調整値の設定範囲が１〜３の整数値によって正規化されており、この１〜３の整数値の中から所望の調整値に対応する整数値を少なくとも１つ以上選択することによって、画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３毎の調整値が設定入力できる構成になっている。そのため、設定値欄１３０には、画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３それぞれに対応して、３つの選択／未選択設定ボックス１３０１〜１３０３が設けられている。ここで、凹凸閾値の画像処理パラメータ設定値１１１を例に説明すれば、設定値＝２は、設定値＝１と比較して凹凸の識別感度がよくなる調整値（凹凸閾値）に対応し、かつ設定値＝３と比較しては凹凸の識別感度が鈍るような調整値（凹凸閾値）に対応する。もちろん、画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の調整値は、１〜３の整数値に正規化されたものに限る必要はなく、さらに細分化された多数の整数値の中から設定できるようにしてもよいし、入力部１２の所定操作に基づいて調整値を直接マニュアル入力できるようにしてもよい。
【００４６】
全選択欄１４０は、各画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の調整値を、その調整値の設定範囲全体に渡って選択する場合に、選択／未選択設定ボックス１３０１〜１３０３全てを選択する選択作業を簡便にするために設けられたもので、その選択／未選択設定ボックス１４１〜１４３を選択操作すれば、対応する画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の全調整値範囲全体が設定できる構成になっている。
【００４７】
画像処理開始部１５０は、設定値欄１３０で設定された画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の調整値の全組み合わせに対して、画像処理の実行開始を指示するためのものである。
【００４８】
ここで、画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の調整値の全組み合わせについて、図３に示した画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の調整値の選択状態を例に説明すれば、例えば、凹凸閾値が１、検出感度が２、ノイズ除去値が１の組み合わせ（識別コード“１２１”）を始めに、凹凸閾値が３、検出感度が３、ノイズ除去値が２の組み合わせ（識別コード“３３２” ）までの、全部で１２通りの組み合わせの画像処理パラメータ設定値群になる。
【００４９】
終了部１６０は、画像処理パラメータの調整作業にかかり、画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の選択作業を終了させるための手段である。
【００５０】
本実施例によれば、調整者は、表示部１３に表示された画像処理パラメータ設定画面１００上で、画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３を確認しながら、所望の選択／未選択設定ボックス１３０１〜１３０３，１４１〜１４３を、入力部１２の操作で選択するだけで、凹凸閾値１１１，検出感度１１２，ノイズ除去閾値１１３といった画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３それぞれについて設定された調整値の全組み合わせからなる画像処理パラメータ設定値群を、容易に画像処理パラメータとして設定することができる。
【００５１】
また、その際も、設定したい画像処理パラメータ、すなわち画像処理パラメータ設定値群を、凹凸閾値１１１，検出感度１１２，ノイズ除去閾値１１３といった画像処理パラメータ設定値毎に個別に所望の設定値を選択することによって、欠陥分類装置１０側でこれらを自動的に組み合わせて画像処理パラメータとして設定することができるので、調整者の画像処理パラメータの調整作業における負荷を軽減することができる。
【００５２】
そして、ＡＤＣ制御部１１は、調整者による画像処理パラメータ設定画面１００上における画像処理開始部１５０に対応した入力部１２からの操作入力を供給されると、画像処理パラメータ設定画面１００の画面上に表示された凹凸閾値１１１、検出感度１１２、ノイズ除去閾値１１３といった画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３毎にそれぞれ選択された設定値をもとに、上述したような画像処理パラメータ設定値群を算出し、生成した画像処理パラメータ群を例えば自身の内部メモリ等に一時保存する。
【００５３】
以上のようにして、図２のステップＳ２０に示した画像処理パラメータの設定を完了すると、ＡＤＣ制御部１１は、図２のステップＳ３０に示すように、この設定された画像処理パラメータ（画像処理パラメータ設定値群）それぞれについて画像処理を実行し、この画像処理の実行で得られた欠陥群の画像処理結果をもとに、分類処理を実行する。これにより、複数の画像処理パラメータそれぞれによる画像処理結果や分類処理結果を、同時に獲得することができる。
【００５４】
ここで、ステップＳ３０に示した画像処理及び分類処理の内部シーケンスの実施例について、図４，図５に基づいて詳述する。
【００５５】
図４は、画像処理及び分類処理の一実施例についてのフローチャートである。
図４において、ステップＳ３１の画像処理では、ステップＳ１０の目視分類作業で欠陥属性の分類クラス情報を登録した欠陥画像群の欠陥ＩＤが付された欠陥画像それぞれについて、ＡＤＣ制御部１１は、ステップＳ２０で設定され、内部メモリに一時保存されている複数（例えば、図３の場合では１２通り）の画像処理パラメータ設定値群の中の一の画像処理パラメータ設定値群を選択し、この選択した画像処理パラメータ設定値群における検出感度，ノイズ除去値，凹凸閾値を適用し、画像処理結果それぞれを算出する。
【００５６】
そして、ステップＳ３２の分類処理では、ＡＤＣ制御部１１は、ステップＳ３１の画像処理によって算出された全欠陥画像それぞれに対応した画像処理結果それぞれについて、分類結果（ＡＤＣクラス）を算出する。
【００５７】
なお、この分類結果の算出方法については、その画像処理に用いた画像処理パラメータ設定値群の画像処理パラメータ設定値を利用して画像特徴を算出し、この算出した画像特徴を利用する方法であれば、ルール形のもの、特徴量を教示するもの、又はこれらを組み合わせたものでも適用可能である。
【００５８】
その上で、ＡＤＣ制御部１１は、欠陥画像それぞれの欠陥ＩＤ及び選択した画像処理パラメータ設定値群に対応させて、ステップＳ３１で算出した画像処理結果、並びにステップＳ３２で算出した分類結果を、データ格納部１４に格納しておく。
【００５９】
そして、ＡＤＣ制御部１１は、当該選択した一の画像処理パラメータ設定値群について、ステップＳ３１で示した画像処理、並びにステップＳ３２で示した分類処理を完了すると、ステップＳ３３で、これら画像処理及び分類処理に用いられていない画像処理パラメータ設定値群が残っているか否か、すなわち、設定された別の画像処理パラメータが未だ残っているか否かを判別する。
【００６０】
ＡＤＣ制御部１１は、この判別の結果、今回選択した一の画像処理パラメータ設定値群の他に、ステップＳ３１，Ｓ３２で示した画像処理及び分類処理に用いられていない画像処理パラメータ設定値群が未だ残っている場合は、この用いられていない画像処理パラメータ設定値群の中から一の画像処理パラメータ設定値群を選択して、ステップＳ３１，Ｓ３２で示した画像処理及び分類処理を繰り返して行う。
【００６１】
これに対して、ＡＤＣ制御部１１は、今回選択した一の画像処理パラメータ設定値群の他に、ステップＳ３１，Ｓ３２で示した画像処理及び分類処理に用いられていない画像処理パラメータ設定値群が既に残っていない場合は、図２のステップＳ３０に示した当該画像処理及び分類処理を終了し、図２のステップＳ４０に示した結果閲覧及び性能評価処理に移行する。
【００６２】
これにより、図２のステップＳ３０に対応した図４に示した画像処理及び分類処理では、教示データとして記憶されている欠陥画像群それぞれの欠陥画像について、ＡＤＣ制御部１１は、画像処理パラメータ設定値群毎の画像処理結果と欠陥分類結果とを取得することができる。
【００６３】
図５は、図４で詳述した画像処理及び分類処理の変形例についてのフローチャートである。
【００６４】
ステップＳ３１の画像処理では、図３のステップＳ３１の画像処理と同様にして、ＡＤＣ制御部１１は、教示データとしての欠陥画像群の欠陥ＩＤが付された欠陥画像それぞれについて、ステップＳ２０で設定された複数（例えば、１２通り）の画像処理パラメータ設定値群の中の一の画像処理パラメータ設定値群を選択し、この選択した画像処理パラメータ設定値群における検出感度，ノイズ除去値，凹凸閾値を適用し、画像処理結果それぞれを算出する。
【００６５】
次に、ステップＳ３５では、図３のステップＳ３３の判別処理と同様にして、ＡＤＣ制御部１１は、画像処理に用いられていない画像処理パラメータ設定値群が残っているか否か、すなわち別の画像処理パラメータが未だ設定されて残っているか否かを判別する。
【００６６】
ＡＤＣ制御部１１は、この判別の結果、今回選択した一の画像処理パラメータ設定値群の他に、ステップＳ３１で示した画像処理に用いられていない画像処理パラメータ設定値群が未だ残っている場合は、この用いられていない画像処理パラメータ設定値群の中から一の画像処理パラメータ設定値群を選択して、ステップＳ３１で示した画像処理を繰り返して行う。
【００６７】
これに対して、ＡＤＣ制御部１１は、今回選択した一の画像処理パラメータ設定値群の他に、ステップＳ３１で示した画像処理に用いられていない画像処理パラメータ設定値群が既に残っておらず、全ての画像処理パラメータ設定値群について画像処理が実行され、教示データとして記憶されている欠陥画像群それぞれの欠陥画像について、画像処理パラメータ設定値群毎の画像処理結果を全て取得した確認した後は、ステップＳ３６でこれら取得した画像処理結果毎に、分類結果（ＡＤＣクラス）を算出する。
【００６８】
本実施例の場合も、図４に示した実施例の場合と同様に、教示データとして記憶されている欠陥画像群それぞれの欠陥画像について、画像処理パラメータ設定値群毎の画像処理結果と欠陥分類結果とを取得することができる。
【００６９】
この結果、このステップＳ３０に示したＡＤＣ制御部１１による画像処理及び分類処理の実行によって、各画像処理パラメータ設定値群を識別するために画像処理パラメータ設定値群それぞれに対応して付された識別コードと、これら識別コードそれぞれに対応する画像処理パラメータ設定値群を用いて取得された教示データの欠陥画像群のそれぞれ欠陥ＩＤに対応した欠陥箇所の画像処理結果及びその欠陥分類結果が、データ格納部１４に格納されることになる。
【００７０】
以上のようにして、ＡＤＣ制御部１１は、図２のステップＳ３０に示した画像処理及び分類処理を完了すると、ステップＳ４０に示すように、画像処理結果並びに分類処理結果の結果閲覧処理、及び自動分類の性能評価処理を実施する。
【００７１】
このステップＳ４０では、ＡＤＣ制御部１１は、識別コードそれぞれに対応する画像処理パラメータ設定値群を用いて取得された教示データの欠陥画像群のそれぞれ欠陥ＩＤに対応した欠陥画像若しくは欠陥毎の分類処理結果と、ステップＳ１０で示した目視分類処理で得られた教示データの欠陥画像群のそれぞれ欠陥ＩＤに対応した欠陥画像若しくは欠陥毎の分類クラス情報とを比較して、分類成功／失敗判定処理、分類正解率算出処理、並びに最適パラメータ決定処理を実施する。
【００７２】
分類成功／失敗判定処理は、画像処理パラメータ設定値群の識別コード、及び教示データの欠陥画像群の欠陥箇所毎の欠陥ＩＤ別に、ステップＳ３０で取得した対応する画像処理パラメータ設定値群の分類処理結果と、ステップＳ１０で示した目視分類処理で得られた対応する欠陥箇所の分類クラス情報との一致又は不一致を判別し、分類処理の成功／失敗を判定する処理である。
【００７３】
分類正解率算出処理は、画像処理パラメータ設定値群別すなわち識別コード別に、ステップＳ１０で目視分類処理した事前の検査によってデータ格納部１４に収集されている欠陥画像群の欠陥画像数全体に対しての、上記分類成功／失敗判定処理における分類処理結果と分類クラス情報との一致数の％割合を算出する処理である。
【００７４】
最適パラメータ決定処理は、画像処理パラメータ設定値群別すなわち識別コード別の、上記分類正解率算出処理に算出された分類正解率同士を比較して、予め定められた決定条件、例えば識別コード別の分類正解率の高低にしたがって、最適なパラメータすなわち最も分類正解率が高い識別コードの画像処理パラメータ設定値群を決定する処理である。
【００７５】
本実施の形態では、最適パラメータ群の決定条件として、識別コード別の分類正解率が最も高い画像処理パラメータ設定値群を選出するに当たり、次の（条件１）〜（条件３）を採用している。
【００７６】
（条件１）  分類正解率が最大となる画像処理パラメータ設定値群が１つだけである場合は、この画像処理パラメータ設定値群を形成する各画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の値を最適パラメータとする。
【００７７】
（条件２）  分類正解率が最大の画像処理パラメータ設定値群が複数ある場合は、これらの画像処理パラメータ設定値群同士の間で、図３に示した基準値欄１１０にデフォルト値として設定されている調整値（基準値）に対する距離が最も近い画像処理パラメータ設定値群を形成する各画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の値を最適パラメータとする。
【００７８】
（条件３）  分類正解率の最大の画像処理パラメータ設定値群が複数あり、しかも、この複数の画像処理パラメータ設定値群同士の間での、図３の基準値欄１２０にデフォルト値として設定されている調整値（基準値）に対する距離も同じである場合は、識別コードが最も小さい画像処理パラメータ設定値群を形成する各画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の値を最適パラメータとする。
【００７９】
そして、ＡＤＣ制御部１１は、ステップＳ３０による画像処理及び分類処理の完了に基づき、これら処理結果を、図６に示すように表示部１３に自動的に表示し、調整者に案内報知する。なお、（条件３）の条件設定は様々であり、上記実施例であれば、例えば各設定値の刻み幅（設定値範囲）を変えることで、距離が等しくならないように工夫することも可能である。
【００８０】
図６は、画像処理結果並びに分類処理結果の結果閲覧画面の一実施例である。
結果閲覧画面２００は、ステップＳ３０に示した画像処理及び分類処理の完了に基づき、ＡＤＣ制御部１１によって自動的に表示部１３に表示される。
【００８１】
本実施例の場合、画像処理結果並びに分類処理結果の結果閲覧画面２００は、推奨欄２１０、識別コード欄２２０、分類正解率欄２３０、及び採用パラメータ選択欄２４０を有したＯＳＤ画面で構成されている。
【００８２】
推奨欄２１０は、ＡＤＣ制御部１１が最適パラメータ決定処理の実施によって決定した最適パラメータとしての画像処理パラメータ設定値群、すなわちその識別コードを案内する。
【００８３】
識別コード欄２２０は、ＡＤＣ制御部１１がステップＳ２０の画像処理パラメータの設定処理で調整者によって設定された画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の調整値の全組み合わせからなる画像処理パラメータ設定値群それぞれの識別コードを表示する。
【００８４】
本実施例の場合、識別コードとして、３つの画像処理パラメータ設定値を組み合わせた３桁の数値を採用している。例えば識別コードの表示 “１２１”は、図３に示した凹凸閾値１１１の画像処理パラメータ設定値が“１”、検出感度１１２の画像処理パラメータ設定値が“２”、ノイズ除去閾値１１３の画像処理パラメータ設定値が“３”の組み合わせからなる画像処理パラメータ設定値群であることを表している。
【００８５】
分類正解率欄２３０は、識別コード毎すなわち画像処理パラメータ設定値群毎に、当該画像処理パラメータ設定値群を用いて教示データの欠陥画像群の全欠陥画像それぞれを分類処理した分類処理結果について、ステップＳ１０の目視分類処理で登録した欠陥画像群の対応する欠陥画像の分類クラス情報と照合して、教示データの欠陥画像群の欠陥画像全体における分類正解率を表示する。本実施例の場合、例えば識別コードが“１２１”で表せる一の画像処理パラメータ設定値群を用いた場合、教示データの欠陥画像群の欠陥画像全体を分類処理した結果の分類正解率が３３．３％であることを表している。
【００８６】
採用パラメータ選択欄２４０は、調整者がＡＤＣに実際に用いる画像処理パラメータ設定値群を一意的に選択するための欄である。
【００８７】
本実施例によれば、調整者は、表示部１３に表示された画像処理結果並びに分類処理結果の結果閲覧画面２００上で、識別コード欄２２０の画像処理パラメータ設定値群同士の間で、推奨欄２１０の最適パラメータ群を示す“＊”表示の有無と、分類正解率欄２３０の値を確認しながら、所望の識別コード欄２２０の画像処理パラメータ設定値群を、採用パラメータ選択欄２４０上で選択するだけで、凹凸閾値１１１、検出感度１１２、ノイズ除去閾値１１３といった画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３それぞれについての調整値の全組み合わせの中から、最適な画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３の調整値の組み合わせを、容易に画像処理パラメータとして設定することができる。これにより、画像処理パラメータの調整作業における調整者の負荷を軽減することができ、最適パラメータとしての画像処理パラメータ設定値群を一意に設定できる。
【００８８】
また、本実施の形態では、必ずしも、欠陥画像群の全欠陥画像についての分類正解率が高い画像処理パラメータ設定値群を最適パラメータとして決定する最適パラメータ決定方法自体が適用でない特殊な分類ケースもあることから、図５に示した実施例の場合は、採用パラメータ選択欄２４０を設け、調整者の判断で“＊”表示が付されていない画像処理パラメータ設定値群であっても、最適パラメータとして設定変更できる構成にもなっている。
【００８９】
この場合、調整者は、例えば、欠陥画像群の全欠陥画像ではなくその中の特定の欠陥画像についての分類処理結果と分類クラス情報との照合結果を確認する必要もあることから、本実施の形態によれば、さらにＯＳＤ画面で構成された結果閲覧画面２００上で、操作者が、入力部１２を操作して、識別コード欄２２０に表示されている画像処理パラメータ設定値群の中で所望の一の識別コードを指定操作する等によって、当該識別コードについての詳細な画像処理結果並びに分類処理結果の結果閲覧画面３００を、ＡＤＣ制御部１１は表示部１３に表示する構成にもなっている。
【００９０】
図７は、所望の識別コードについての詳細な画像処理結果並びに分類処理結果の結果閲覧画面の一実施例である。
【００９１】
結果閲覧画面３００は、本実施例では、分類処理結果表示エリア３１０と、画像処理結果表示エリア３５０とから構成されている。そして、分類処理結果表示エリア３１０は、識別コード設定／表示ボックス３２０と、詳細結果表示エリア３３０とを有し、詳細結果表示エリア３３０は、欠陥ＩＤ欄３３１、目的分類クラス欄３３２、ＡＤＣクラス欄３３３、成功／失敗判定欄３３４を備えた表形式で構成されている。
【００９２】
また、画像処理結果表示エリア３５０は、欠陥ＩＤ設定／表示ボックス３６０と、欠陥画像・参照画像表示エリア３７０とを有し、欠陥画像・参照画像表示エリア３７０には、欠陥ＩＤ設定／表示ボックス３６０に設定／表示された欠陥ＩＤに対応する欠陥画像３７１と、参照画像３７２とが対比表示される構成になっている。
【００９３】
次に、結果閲覧画面３００の分類処理結果表示エリア３１０は、結果閲覧画面３００の表示当初、識別コード設定／表示ボックス３２０には、例えば、図６に示した結果閲覧画面２００上で操作者が操作指定した一の識別コード“１３２”が表示され、詳細結果表示エリア３３０には、欠陥ＩＤ欄３３１，目的分類クラス欄３３２，ＡＤＣクラス欄３３３，成功／失敗判定欄３３４それぞれに対応させて、当該一の識別コード“１３２”に対応した画像処理パラメータ設定値群を用いて教示データの欠陥画像群の全欠陥画像それぞれを分類処理した分類処理結果が表示される。すなわち、欠陥ＩＤ欄３３１には欠陥画像群を構成する欠陥画像若しくは欠陥画像中の欠陥箇所のそれぞれ欠陥ＩＤが、また、目的分類クラス欄３３２、ＡＤＣクラス欄３３３、成功／失敗判定欄３３４それぞれには、欠陥ＩＤ欄３３１の欠陥ＩＤに対応する欠陥画像に表されている欠陥についての、目視分類処理によって登録された分類クラス情報、ＡＤＣで自動分類された分類処理結果、及び両者の照合結果に基づくＡＤＣの成功／失敗の判定結果がそれぞれ表示される。
【００９４】
なお、識別コード設定／表示ボックス３２０に当初表示されている識別コード“１３２”は、その後、入力部１２の所定操作による識別コード入力によって設定変更可能である。そして、識別コード設定／表示ボックス３２０に表示されている識別コードが設定変更された場合には、詳細結果表示エリア３３０及び後述の欠陥画像・参照画像表示エリア３７０のそれぞれ表示内容は、当該設定変更された識別コードに対応するものに変更表示される構成になっている。加えて、詳細結果表示エリア３３０の各欄３３１〜３３４の表示内容は、識別コード設定／表示ボックス３２０に入力した欠陥ＩＤでソートできる他、さらに、所定若しくは所定範囲の欠陥ＩＤ、断線，異物，引っかき傷等といった欠陥属性（分類クラス）、成功／失敗いずれかの判定結果といった各欄３３１〜３３４自体の内容によっても、ソートできる構成になっており、その閲覧性の向上がはかれるようになっている。
【００９５】
これにより、詳細結果表示エリア３３０では、調整者は、欠陥ＩＤ欄３３１毎に対応する目視分類クラス欄３３２とＡＤＣクラス欄３３３とを内容比較することで、ＡＤＣがどの分類クラスを間違えたのか、間違い易いのかを情報として得ることができる。また、成功／失敗判定欄３３４を内容確認することで、分類に失敗した欠陥ＩＤを確認することができる。
【００９６】
また、画像処理結果表示エリア３５０では、入力部１２の所定操作に応じて、結果閲覧画面３００の分類処理結果表示エリア３１０の表示中から指定した欠陥ＩＤ、又は欠陥画像・参照画像表示エリア３７０の欠陥ＩＤ設定／表示ボックス３６０に設定した欠陥ＩＤに対応した欠陥画像３７１と参照画像３７２とが、対比表示される構成になっている。これにより、調整者は欠陥画像３７１と参照画像３７２とを対比閲覧することによって、画像上から視覚的に分類誤りの原因を推定することができる。
【００９７】
その上で、図６の結果閲覧画面２００上の採用パラメータ選択欄２４０を用いて一意に設定した最適パラメータとしての画像処理パラメータ設定値群は、調整者による入力部１２の所定操作によって、欠陥分類装置１０によってＡＤＣを実施する際に用いられる画像処理パラメータとして、ＡＤＣ制御部１１によってデータ格納部１４に登録記憶される。
【００９８】
以上、本実施の形態の欠陥分類装置１０によれば、調整者は、図３に示した画像処理パラメータ設定画面１００の画面上でＡＤＣの分類シーケンスに利用したい複数の画像処理パラメータとその調整値範囲を選択設定するだけで、欠陥分類装置１０側で、選択設定した複数の画像処理パラメータ１１１〜１１３の調整値の全組み合わせに対して画像処理を実行し、その分類処理結果に基づいて、この選択設定した画像処理パラメータ１１１〜１１３の調整値の全組み合わせパターン（すなわち画像処理パラメータ設定値群）の中で、最適な組み合わせパターン（画像処理パラメータ設定値群）を推奨パラメータとして、図６に示した結果閲覧画面２００上で提案してもらえると同時に、図７に示した詳細結果閲覧画面３００上で、選択設定した画像処理パラメータ１１１〜１１３の調整値の全組み合わせパターン（すなわち画像処理パラメータ設定値群）毎に、欠陥画像群の欠陥画像若しくは欠陥別に、その画像処理及び分類処理の結果を検討比較する機会を得ることができ、画像処理パラメータを決定する判断材料を労せず取得することができる。
【００９９】
＜第２の実施の形態＞
次に、本発明の画像分類方法及び画像分類装置の第２の実施の形態としての欠陥分類装置１０’について、図面に基づいて説明する。
【０１００】
本実施の形態の欠陥分類装置１０’の全体構成は、図１に示した第１の実施の形態の欠陥分類装置１０の構成と同様なので、その詳細な説明は省略し、同一又は同様な構成部分に関しては同一符号を用いて説明する。
【０１０１】
図８は、本実施の形態の欠陥分類装置によるＡＤＣの分類シーケンスのフローチャートである。
【０１０２】
ステップＳ１１０では、欠陥分類装置１０’のＡＤＣを用いて分類する分類対象の被分類データの設定を行う。例えば、調整者の所定操作に基づく入力部１２からの所定入力により、レビュー装置としての電子顕微鏡装置３０から予め供給を受けデータ格納部１４に格納されている欠陥群の画像情報の中から、これから欠陥分類作業を行う被分類データを設定する。
【０１０３】
ステップＳ１２０，Ｓ１３０，Ｓ１４０は、図２で説明したステップＳ１０の目視分類処理，Ｓ２０の画像処理パラメータ設定処理，Ｓ３０の画像処理及び分類処理に対応するものである。
【０１０４】
ステップＳ１２０では、欠陥分類装置１０’は、事前の検査によってデータ格納部１４に収集されている欠陥画像群の欠陥画像について、調整者に目視で評価を行わせ、その欠陥画像それぞれの分類先すなわち分類クラス情報の登録を行う。ステップＳ１３０では、欠陥分類装置１０’は、ＡＤＣの分類シーケンスに利用したい画像処理パラメータ及びその調整値範囲を、調整者に設定させる。ステップＳ１４０では、ステップＳ１３０で設定された画像処理パラメータ（画像処理パラメータ設定値群）それぞれによって、先の欠陥画像群の欠陥画像について画像処理を実行し、この画像処理の実行で得られた被分類データの画像処理結果をもとに、分類処理を実行する。
【０１０５】
ここで、ステップＳ１３０に示した画像処理及び分類処理について、図９に基づいて詳述する。
【０１０６】
図９は、本実施の形態の欠陥分類装置における画像処理パラメータ設定画面の一実施例の構成図である。
【０１０７】
本実施の形態の欠陥分類装置１０’における画像処理パラメータ設定画面１００’は、前述した実施の形態の欠陥分類装置１０による図３に示した画像処理パラメータ設定画面１００に対して、さらにモードエリア１７０が追加されたＯＳＤ画面で構成されている。そして、この追加されたモードエリア１７０には、結果閲覧設定ボックス１７１，自動分類設定ボックス１７２，被分類データ設定部１７３が備えられた構成になっている。
【０１０８】
ここで、モードエリア１７０の結果閲覧設定ボックス１７１，自動分類設定ボックス１７２は、調整者が入力部１２の所定操作によって結果閲覧設定ボックス１７１，自動分類設定ボックス１７２のいずれかを選択設定することにより、結果閲覧処理の実行又は自動分類処理の実行を欠陥分類装置１０’のＡＤＣ制御部１１に対して指示するためのである。
【０１０９】
また、モードエリア１７０の被分類データ設定部１７３は、調整者が入力部１２の所定捜査によって、ステップＳ１１０と同様に、被分類データの設定をできるように欠陥分類装置１０’のＡＤＣ制御部１１に対して指示するためのである。被分類データ設定部１７３は、ステップＳ１１０で設定した内容を変更する場合等に操作されるものである。
【０１１０】
本実施例によれば、調整者は、表示部１３に表示された画像処理パラメータ設定画面１００’上で、画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３を確認しながら、所望の選択／未選択設定ボックス１３０１〜１３０３を、入力部１２の操作で選択するだけで、凹凸閾値１１１，検出感度１１２，ノイズ除去閾値１１３といった画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３について設定された調整値の全組み合わせからなる画像処理パラメータ設定値群を、容易に画像処理パラメータとして設定することができる。
【０１１１】
また、本実施例によれば、調整者は、画像処理パラメータ設定画面１００’上で、結果閲覧設定ボックス１７１，自動分類設定ボックス１７２を選択設定することにより、被分類データの結果閲覧及び性能評価を行うか否か、並びに被分類データの自動分類を行うか否かを選択設定することができる。
【０１１２】
ここで、結果閲覧又は自動分類を選択すると、後述する図８のステップＳ１５０並びにステップＳ１７０において、当該選択設定内容の実施が適用される。
【０１１３】
そして、ＡＤＣ制御部１１は、調整者による画像処理パラメータ設定画面１００’上の画像処理開始部１５０に対応した入力部１２からの操作入力が供給されると、画像処理パラメータ設定画面１００’の画面上に表示された凹凸閾値１１１、検出感度１１２、ノイズ除去閾値１１３といった画像処理パラメータ設定値１１１〜１１３毎にそれぞれ選択された設定値をもとに、図１０に示す場合では１２通りの画像処理パラメータ設定値群を算出し、生成した画像処理パラメータ群を例えば自身の内部メモリ等に一時保存する。
【０１１４】
このようにして、図８のステップＳ１３０に示した画像処理パラメータ設定値群の設定が完了すると、ＡＤＣ制御部１１は、図８のステップＳ１４０に示すように、図２のステップＳ３０の画像パラメータ処理の場合と同様にして、この設定された画像処理パラメータ（画像処理パラメータ設定値群）それぞれについて画像処理を実行し、この画像処理の実行で得られた欠陥群の画像処理結果に関して、分類処理を実行する。
【０１１５】
ＡＤＣ制御部１１は、図８のステップＳ１４０に示した画像処理及び分類処理を完了すると、ステップＳ１５０に示すように、先のステップＳ１３０で説明した画像処理パラメータ設定処理のモードエリア１７０の設定操作によって、結果閲覧及び性能評価処理が選択設定されているか否かを判別する。
【０１１６】
ＡＤＣ制御部１１は、図９に示した画像処理パラメータ設定画面１００’上のモードエリア１７０における結果閲覧設定ボックス１７１が選択設定されている場合には、図８のステップＳ１６０に示すように、図２のステップＳ４０の画像パラメータ処理の場合と同様にして、結果閲覧及び性能評価処理を行う。
【０１１７】
この場合は、調整者は、先の図６に示した画像処理結果並びに分類処理結果の結果閲覧画面２００上で、最適パラメータとしての画像処理パラメータ設定値群を一意に設定できる。
【０１１８】
そして、ＡＤＣ制御部１１は、ステップＳ１５０に示した結果閲覧処理の選択設定の確認処理で結果閲覧及び性能評価処理が選択設定されていなかった場合、又は選択設定されている場合であってステップＳ１６０に示す結果閲覧及び性能評価処理が完了した場合は、ステップＳ１７０に示すように、先のステップＳ１３０で説明した画像処理パラメータ設定処理のモードエリア１７０の設定操作によって、自動分類処理が選択設定されているか否かを判別する。
【０１１９】
ＡＤＣ制御部１１は、図９に示した画像処理パラメータ設定画面１００’上のモードエリア１７０における自動分類設定ボックス１７２が選択設定されている場合には、先のステップＳ１１０の被分類データ設定処理で設定された被分類データ、若しくはステップＳ１３０の画像パラメータ設定処理において画像処理パラメータ設定画面１００’上のモードエリア１７０の被分類データ設定部１７３を操作して設定された被分類データについて、最適パラメータ若しくはステップＳ１６０で設定された採用パラメータを用いて、自動分類処理を実行する。
【０１２０】
以上のように、本実施の形態よっても、最適パラメータの自動設定を利用して、被分類データの設定から、この被分類データの自動分類までを、画像処理パラメータを意識することなく、しかも労力なく欠陥分類を実現することができる。
【０１２１】
＜第３の実施の形態＞
次に、本発明の画像分類方法及び画像分類装置の第３の実施の形態としての欠陥分類装置１０”について、図面に基づいて説明する。
【０１２２】
本実施の形態の欠陥分類装置１０”の全体構成は、第１の実施の形態の欠陥分類装置１０’の場合と同じく、図１に示した第１の実施の形態の欠陥分類装置１０の構成と同様なので、その詳細な説明は省略し、同一又は同様な構成部に関しては同一符号を用いて説明する。
【０１２３】
図１０は、本実施の形態の欠陥分類装置によるＡＤＣの分類シーケンスのフローチャートである。
【０１２４】
ステップＳ２１０では、被分類データの自動分類処理に利用したい教示データを選択するステップである。
【０１２５】
本実施の形態の場合、前述した実施の形態の場合と異なり、教示データとしての画像処理パラメータ（画像処理パラメータ設定値群）について、自動分類処理に対して複数の画像処理パラメータ（画像処理パラメータ設定値群）の選択を許容できることが特徴になっている。
【０１２６】
ここでは、選択された各画像処理パラメータ（画像処理パラメータ設定値群）個々は、例えば前述した実施の形態の画像処理パラメータの決定方法により、所定の欠陥画像（欠陥箇所）に関して画像処理パラメータが最適になっているものと仮定する。なお、個々の画像処理パラメータが所定の欠陥画像（欠陥箇所）に関して最適になっていない場合には、前述した実施の形態の画像処理パラメータの決定方法により最適化することが可能である。
【０１２７】
また、教示データの選択に際して、選択対象の複数の教示データの中から今回の自動分類処理に用いる教示データを選択設定する際には、表示部１３に表示される教示データの選択設定のためのＯＳＤ画面上に、選択対象の教示データ毎に、コメント等によりどのような分類クラスが当該教示データに設定されているかを確認できる構成になっており、今回の自動分類処理に用いる場合の適性を、調整者はそのコメント等に参照して判断できるようにもなっている。また、この教示データの選択設定の際には、選択対象の複数の教示データとは別に、又は選択対象の複数の教示データの中に含めて、調整者による実際の選択とは無関係に、予め必ず選択される教示データを準備しておく構成を採用してもよい。
【０１２８】
すなわち、本実施の形態の画像分類方法の最大の特徴は、教示データを複数利用した分類方法にあり、この複数の教示データの選択を、ステップＳ２１０では、ＡＤＣ制御部１１が、例えば表示部１３に図示せぬ教示データの選択設定画面を表示させ、調整者に入力部１２を所定操作させて所望の複数の教示データを選択させることにより行う。
【０１２９】
ステップＳ２２０では、ＡＤＣ制御部１１が、調整者の入力部１２の所定操作に基づき、被分類データとしての欠陥画像群を設定するステップであり、第２の実施の形態においては、図８のステップＳ１１０に示した処理に対応する。
【０１３０】
ステップＳ２３０では、ＡＤＣ制御部１１が、選択された教示データのそれぞれが有する画像処理パラメータで被分類データの画像処理を実行し、その画像情報に基づいて欠陥の情報を算出し、算出結果をデータ格納部１４に格納する。さらに、教示データそれぞれをもとに、当該教示データに対応する欠陥情報の算出結果に基づいて分類処理を実行し、それぞれの教示データに対応する分類結果を、データ格納部１４に格納する。ステップＳ２３０は、第２の実施の形態においては図８のステップＳ１１０に示した処理に対応する。
【０１３１】
ステップＳ２４０では、ＡＤＣ制御部１１が、ステップＳ２３０で被分類データに対して各教示データを用いてそれぞれ行われ、データ格納部１４に格納されている分類処理を統合して分類結果群を生成し、これから最終分類結果を決定する。
【０１３２】
次に、このような複数の教示データを利用して分類する本実施の形態による画像分類方法の作用について説明する。
【０１３３】
通常、分類問題は、以下のような場合ほど、その処理及び手順は簡単なものになる。
（ケース１）  分類クラスが少ない。
（ケース２）  教示データに含まれる画像群が多い（＝分類の分布が信頼できる）
これらケースについて具体的に説明すれば、ケース１は、例えば、分類クラスが２クラスしかない分類の方が、分類クラスがそれよりも多い５クラスもある分類に比べて、その処理及び手順について難度が低いことを意味している。
【０１３４】
また、ケース２は、分類クラスが３クラスある場合で、各分類クラスに画像が１つしかない教示データよりも、各分類クラスに画像が１００ずつ存在する教示データの方が、後者の方が、分類クラスの特徴に信頼がおけるため、分類問題が安定する傾向にある。
【０１３５】
すなわち、本実施の形態による画像分類方法のように、複数の教示データを画像分類に利用する意味は、難解な分類問題を個々の教示データに分担させることで、個々の教示データが担当する分類クラス数を少なくすることであり、その反面、教示データ全体として活用できる画像群の数を増やすことである。
【０１３６】
これらの効果を実現するには、図１０においてステップＳ２４０で示した、分類群を統合するステップが重要なカギを握ることになる。そこで、以下に、具体例をもとに、ステップＳ２４０で示した分類処理結果群の統合処理について説明する。
【０１３７】
例えば、パターン欠陥と遺物欠陥と引っかき傷欠陥とを分類したい場合、このままでは分類クラス数が３つの３クラス分類になるところを、本手法により、第１の教示データとして、パターン欠陥／非パターン欠陥の分類に特化したもの、第２の教示データとして、異物欠陥／非異物欠陥の分類に特化したもの、第３の教示データとして、引っかき傷欠陥／非引っかき傷欠陥の分類に特化したものを準備する。
【０１３８】
具体的には、既に欠陥分類クラスが取得済で既知の欠陥群（欠陥画像群）の中から、今回の自動欠陥分類作業における教示データとしてふさわしいと判断する欠陥（欠陥画像）を用意し、この用意した欠陥（欠陥画像）それぞれに識別コードとしてのＩＤを付し、それぞれの欠陥内容が次のような場合を想定する。
ＩＤ１：パターン欠陥
ＩＤ２：パターン欠陥
ＩＤ３：異物欠陥
ＩＤ４：異物欠陥
ＩＤ５：引っかき傷欠陥
ＩＤ６：引っかき傷欠陥
【０１３９】
そして、第１の教示データでは、ＩＤ１の欠陥とＩＤ２の欠陥をパターン欠陥、これら以外のＩＤ３，ＩＤ４，ＩＤ５，ＩＤ６の欠陥を非パターン欠陥に分類したとする。同様に、第２の教示データでは、ＩＤ３の欠陥とＩＤ４の欠陥を異物欠陥、これら以外のＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ５，ＩＤ６の欠陥を非異物欠陥に分類したとする。さらに、第３の教示データでは、ＩＤ５の欠陥とＩＤ６の欠陥を引っかき傷欠陥、これら以外のＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３，ＩＤ４の欠陥を非引っかき傷欠陥に分類したとする。
【０１４０】
ここで、ＩＤ１の欠陥に注目すると、これら第１〜３の教示データによって、ＩＤ１の欠陥は、パターン欠陥で、かつ非異物欠陥で、かつ非引っかき傷欠陥に分類されることになる。このように第１〜３の教示データを各ＩＤに適用すると、ＩＤ１〜６それぞれの欠陥は、「パターン欠陥でかつ非異物欠陥でかつ非引っかき傷欠陥」、「非パターン欠陥でかつ異物欠陥でかつ非引っかき傷欠陥」、「非パターン欠陥でかつ非異物欠陥でかつ引っかき傷欠陥」の３クラスに分類されることになる。
【０１４１】
本例では、第１〜３の教示データを用いることによって、３クラス分類に帰着したが、結果次第では、２３すなわち８クラス分類まで拡張され、パターン欠陥と異物欠陥の境界事例の分類を可能にしたり、パターン欠陥にも異物欠陥にも引っかき傷欠陥にも属さない、未知欠陥を精度よく分類したりすることも可能となる。
【０１４２】
すなわち、本実施の形態による、それぞれ相異なる特定の欠陥の検出に特化した教示データを複数選択し、この教示データそれぞれによる欠陥の分類結果を統合する画像分類方法では、分類問題を簡単化して特定の欠陥についての分類性能を向上させるだけではなく、欠陥の詳細な分類をも実現することが可能である。
【０１４３】
この欠陥の詳細な分類の実現について、半導体ウェーハの欠陥分類装置を例に説明する。
【０１４４】
半導体ウェーハの欠陥分類では、同品種・同工程のウェーハであっても、検査装置の撮像条件（例えば倍率）により、最適な画像処理パラメータは異なってしまうことは一般的であった。このため、既に取得済の教示データ群の中から、教示データにふさわしいと判断する欠陥画像を寄せ集めた教示データを作成すると、撮像条件の違いから、最適な画像処理パラメータを設定するのが困難であった。
【０１４５】
しかし、このような問題に対しても、本実施の形態による画像分類方法を採用し、画像処理パラメータの異なる寄せ集め教示データを多数準備すれば、問題を解決することができる。なぜなら、例えば、同じ欠陥群について撮像条件（例えば倍率）の違いに応じて複数の教示データがあり、第１の撮像条件（例えば倍率）グループに対して最適なパラメータの教示データと、第２のそれ以外の撮像条件（例えば倍率）グループに対して最適なパラメータの教示データとが異なる場合に、従来、第１の撮像条件グループに対して最適なパラメータを採用して欠陥分類を行っていたとすると、第２の撮像条件グループの欠陥群の適切な画像情報を算出することができなかった。また、第１の撮像条件（例えば倍率）グループに対して最適なパラメータと第２のそれ以外の撮像条件（例えば倍率）グループに対して最適なパラメータとを合成した新たな別個の教示データを採用しても、その新たな教示データの作成は、調整者の労力を要し、その新たな教示データの作成自体が困難なものであった。
【０１４６】
そこで、本実施の形態による画像分類方法ならば、第１の撮像条件グループに対しての最適パラメータを採用した第１の教示データと、第２の撮像条件グループに対しての最適パラメータを採用した第２の教示データとを個別に用意することで、撮像条件の違いに関係なく、全画像について適切な画像情報を算出することが可能になる。
【０１４７】
これにより、画像処理パラメータの調整が困難であるがゆえに利用価値の低かった寄せ集めの欠陥群を有効活用することが可能になる。また、この教示データに使用される欠陥数の増加は、分類性能の安定にもつながるものである。
【０１４８】
以上のように、本実施の形態よっても、最適パラメータの自動設定を利用して得られた、個々の欠陥に特化した最適パラメータを複数用いて被分類データを分類処理し、これら処理結果を統合することによって、被分類データの全ての欠陥に対しての対応可能な一の画像処理パラメータの調整を調整者に意識させることなく、画像処理パラメータの調整に要する労力の低減をはかって、分類性能の安定化をはかった欠陥分類を実現することができる。
【０１４９】
本発明の画像分類方法及び画像分類装置は、以上説明したとおりであるが、その具体的な手順並びに構成については、上述した実施の形態の具体的構成に限られるものではない。例えば、表示部１３に適宜表示されるＯＳＤ画面１００〜３００も、図示したものに限られるものではない。
【図面の簡単な説明】
【０１５０】
【図１】本発明の第１の実施の形態としての欠陥分類装置の全体構成図である。
【図２】本実施の形態の欠陥分類装置によるＡＤＣの分類シーケンスのフローチャートである。
【図３】本実施の形態の欠陥分類装置による画像処理パラメータ設定画面の一実施例の構成図である。
【図４】本実施の形態の欠陥分類装置による画像処理及び分類処理の一実施例についてのフローチャートである。
【図５】図４で詳述した画像処理及び分類処理の変形例についてのフローチャートである。
【図６】画像処理結果並びに分類処理結果の結果閲覧画面の一実施例の構成図である。
【図７】所望の識別コードについての詳細な画像処理結果並びに分類処理結果の結果閲覧画面の一実施例の構成図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態としての欠陥分類装置によるＡＤＣの分類シーケンスのフローチャートである。
【図９】本実施の形態の欠陥分類装置における画像処理パラメータ設定画面の一実施例の構成図である。
【図１０】本発明の第３の実施の形態としての欠陥分類装置によるＡＤＣの分類シーケンスのフローチャートである。
【符号の説明】
【０１５１】
１０，１０’，１０”  欠陥分類装置（画像分類装置）
１１  ＡＤＣ制御部
１２  入力部
１３  表示部
１４  データ格納部
３０  電子顕微鏡装置
３１  試料室
３２  電子光学系
３３  ステージ（試料台）
３４  試料
１００  画像処理パラメータ設定画面
２００  結果閲覧画面
３００  結果閲覧画面
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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